要创建对象识别系统，首先要定义应用程序范围，例如检测图像或实时视频中的对象。使用感兴趣对象的边界框或标签收集和注释数据集。
使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来训练卷积神经网络 (CNN)。YOLO、SSD或Faster r-cnn等预训练模型可以节省时间和资源，只需要对数据集进行微调即可。
使用平均精度 (mAP) 等指标评估模型的准确性。培训后，将系统部署在合适的平台上，例如web应用程序或边缘设备，确保它在需要时满足实时要求。
如何使用计算机视觉从表单中提取字段？
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在自然语言处理（NLP）中常用的技术有哪些？
NLP中的少镜头学习是指模型使用非常有限的标记训练数据 (通常只是几个示例) 执行任务的能力。它与传统的监督学习形成对比，后者需要大量的注释数据。少镜头学习在很大程度上依赖于预先训练的模型，如GPT或T5，这些模型已经在多样化和广泛的语料库
什么是可解释人工智能中的视觉解释？
可解释性在人工智能透明度中起着至关重要的作用，它确保开发者和用户都能理解人工智能系统是如何做出决策的。当人工智能模型易于解释时，它有助于利益相关者理解这些系统所做决策或预测背后的原因。例如，在开发一个预测信用评分的机器学习模型时，可解释性工
少样本学习与深度学习有什么关系？
自然语言处理 (NLP) 中的零射击学习的一个关键特征是它能够执行任务，而无需针对这些任务的数据进行专门训练。这种方法使模型能够通过利用从相关任务或一般语言理解中学到的知识来理解和响应查询。zero-shot learning不需要为每个可